Антикризисные решения для банков от компании SAS
Антикризисные решения для банков от компании SAS
Тяжелая текущая ситуация и неопределенная перспектива рынка для многих банков выводит на первый план вопрос сохранения бизнеса, заставляя пересмотреть подходы к управлению. Некоторые из них приняли для себя тактику выживания, предусматривающую полное замораживание всех стратегических инициатив, сокращение или прекращение выдачи кредитов, значительные сокращения персонала и пр. Другой, более перспективный путь связан с повышением устойчивости бизнеса, его стабилизацией и ориентацией на получение прибыли в измененных экономических условиях. Стратегия стабилизации включает такие основные блоки, как взаимоотношения с клиентами, продуктовая линейка, управление рисками, кадровая, территориальная политика, маркетинговая стратегия, отношения с государством и др.
От развития клиентской базы и привлечения новых вкладчиков розничные банки переходят к работе с имеющейся клиентской базой, к удержанию клиентов, повышению их лояльности, разработке программ реструктуризации и сбора задолженности. Накопленная в банках информация о клиентах позволяет оценивать их LTV (Life Time Value), прогнозировать вероятность ухода, склонность к покупке тех или иных продуктов. Для решения этих задач служат специализированные аналитические приложения разработанные специально для банков.
Опыт компании SAS – ведущего мирового поставщика систем бизнес-анализа, показывает, что использование разработанных решений позволяет, например, снизить отток клиентов целевых сегментов на 30% и обеспечить возврат инвестиций от кампаний по предложению клиентам банковских продуктов более чем на 200%. Специализированный пакет решений SAS Customer Intelligence for Banking предназначен для сегментирования и профилирования клиентской базы, планирования перекрестных и дополнительных продаж, а также для оценки рентабельности клиентов, разработки и проведения целевых маркетинговых кампаний.
Поддержку для продвижения депозитных продуктов обеспечивают технологии data mining, позволяющие построить прогнозные модели спроса на эти продукты на основе демографической и поведенческой информации о клиентах. Недавно выполненный компанией SAS проект в одном из крупных розничных банков показал, что даже, несмотря на смещение клиентских сегментов в последние месяцы, при наличии необходимой информации получается модель с очень высокой предсказательной силой. Соответственно результаты работы такой модели позволяют сделать обращения к клиентам адресными и гарантированно привлечь больше средств при минимизации затрат на эту работу.
В управлении рисками главным становится поддержание качества кредитного портфеля. Акцент переносится с application scoring на анализ поведенческий и collection scoring. При разработке методологий и моделей управления рисками становится еще более важным учитывать макроэкономические показатели и их прогнозы, как по индустриям, так и по тем регионам, где присутствует банк. Это позволит оценить возможную платежеспособность клиентов в будущем.
